Las tres grandes de Silicon Valley inician una revolución de producción en masa. ¿La inteligencia encarnada de China logrará ocupar la posición C en el escenario global?

Introducción: Las acciones predefinidas son el boleto de entrada de hoy, y la capacidad de generalización es el boleto para la final de mañana.

Editor｜Jing Cheng

Autor｜Jiang Jing

Con el cierre del primer trimestre de 2026, una acción global sincronizada en el ámbito tecnológico ha declarado formalmente que la industria de los robots humanoides ha alcanzado un punto de inflexión histórico.

Los tres gigantes de Silicon Valley, Google, Amazon y Tesla, han intensificado sus esfuerzos simultáneamente, desde el empoderamiento tecnológico, la disposición de escenarios hasta la producción a gran escala, llevando a los robots humanoides del espectáculo tecnológico al escenario industrial.

Al mismo tiempo, China también ha realizado más movimientos. El 26 de marzo, la Academia China de Información y Comunicaciones, junto con más de 40 entidades, lanzó el primer estándar industrial en el campo de la inteligencia encarnada. Con políticas en constante aumento, un aceleramiento en la implementación empresarial y un gran entusiasmo por el capital, China está logrando una transición de seguir a competir, e incluso comenzando a liderar en varios campos.

¿Podrá China ocupar el centro del escenario en esta revolución que altera las reglas comerciales y el ecosistema industrial del futuro?

Locura global: los gigantes de Silicon Valley apuestan por la producción a gran escala, reconstruyendo la productividad futura

Ya no se considera a los robots humanoides como un concepto de ciencia ficción.

Recientemente, la acción sincronizada de los tres gigantes de Silicon Valley ha hecho que los pasos hacia la era de producción a gran escala sean claramente audibles. Cada paso que dan apunta a la reconstrucción de la productividad futura, y el seguimiento del capital global y las empresas locales ha mantenido el interés en esta pista en constante aumento.

Google fue el primero en crear un “cerebro inteligente” para robots, lanzando los nuevos modelos de IA Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER. El primero permite que los robots comprendan nuevos contextos sin necesidad de entrenamiento especializado, mientras que el segundo puede “entender un mundo complejo y dinámico”, empoderando a los robots desde un nivel técnico para que se integren en escenarios reales.

Amazon, por su parte, se ha centrado en la disposición de escenarios, adquiriendo en una semana las startups de robots humanoides Fauna Robotics y la empresa de robots logísticos Rivr. Su enfoque no se limita a optimizar la entrega de paquetes, sino que busca construir “capilares de servicio robótico” que conecten desde las líneas de producción de fábricas hasta las salas de estar de los hogares, creando un sistema de mano de obra de próxima generación.

La acción de producción a gran escala de Tesla ha sido la más notable. El 25 de marzo, el robot Optimus lanzó un anuncio de reclutamiento, dejando claro que cambiará el panorama del trabajo y la economía manufacturera. Su objetivo es lograr una producción a gran escala lo antes posible, y este verano comenzará la primera línea de producción de robots humanoides en la historia, con una capacidad de un millón de unidades al año, llevando a la producción a una fase sustantiva.

La disposición en Silicon Valley no se detiene ahí; las empresas locales de EE. UU. también están acelerando su implementación. Ese mismo día, el robot humanoide Figure03, desarrollado por Figure AI, se instaló en la Casa Blanca, convirtiéndose en el primer robot humanoide fabricado en EE. UU. en la Casa Blanca, con capacidades de comunicación multilingüe y la habilidad de realizar tareas domésticas de forma autónoma. La empresa recaudó más de mil millones de dólares en financiación hace seis meses, con gigantes como Nvidia y LG apoyando, lo que demuestra el interés del capital global en la pista de los robots humanoides.

El director adjunto del departamento de inversiones del Instituto de Desarrollo Urbano de China, Yuan Shuai, señaló que la acción de producción a gran escala de los gigantes de Silicon Valley y el lanzamiento del estándar de la industria de la inteligencia encarnada en China marcan conjuntamente el paso de la industria de los robots humanoides de la fase de investigación técnica a la fase dorada de comercialización. Los avances en tecnología central apoyan la fabricación a gran escala, mientras que los estándares industriales definen las normas técnicas y reducen la competencia desordenada.

Sin embargo, el experto de la Asociación de Prensa Científica de China, Gao Heng, dio un juicio cauteloso, afirmando que la industria se encuentra actualmente en la víspera de la comercialización y en una fase de realización parcial, no en la explosión total de la comercialización. El cambio central en la industria es que todas las partes están comenzando a verificar si los robots “pueden trabajar de manera continua en escenarios reales y si los costos son controlables”, en lugar de solo centrarse en los avances técnicos.

Ruptura en China: múltiples ventajas para establecerse, pero se necesitan urgentemente mejoras en debilidades clave

Cuando los gigantes de Silicon Valley desatan la ola de producción a gran escala, China no está siguiendo pasivamente, sino que ya ha hecho preparativos anticipados. Con ventajas en estándares, escenarios, mercado y capital, se ha establecido en la pista global de inteligencia encarnada, aunque todavía existe una brecha en tecnología y capacidades clave en comparación con los gigantes de Silicon Valley, lo que se convierte en un obstáculo para el desarrollo adicional de la industria.

En términos de ventajas, la disposición de China muestra un carácter local distintivo y un efecto de primer movimiento. En primer lugar, ha logrado el poder de hablar sobre los estándares; el 26 de marzo, la Academia China de Información y Comunicaciones lanzó el primer estándar industrial en el campo de la inteligencia encarnada, construyendo un marco de prueba de referencia unificado y asegurando la iniciativa en la formulación de estándares en la etapa inicial del desarrollo industrial.

En segundo lugar, lidera en la implementación de escenarios. El desarrollo de la inteligencia encarnada en China nunca se ha detenido en la etapa de demostración, sino que ha logrado aplicaciones prácticas, como el robot cuadrúpedo de Yushu, que ya ha sido implementado en múltiples proyectos de inspección industrial en estaciones de transformación en Zhejiang, pasajes subterráneos en Hangzhou y en la base petroquímica de Guangdong.

Al mismo tiempo, China cuenta con un gran mercado y un entorno de capital activo. Para 2025, habrá más de 140 empresas en el sector de inteligencia encarnada en China, con más de 330 productos de robots humanoides lanzados y un volumen de envío de aproximadamente 17,000 unidades. El mercado de inteligencia encarnada y robots humanoides alcanzará escalas de 5,295 millones de yuanes y 8,239 millones de yuanes, respectivamente.

En el ámbito del capital, Yushu Technology ha sido aceptada para su oferta pública inicial (IPO), convirtiéndose en la primera acción de robots humanoides en el mercado de A-shares. Desde el comienzo del año, ha habido un aumento significativo en la financiación en la industria de la inteligencia encarnada, acelerando el proceso de capitalización. Los ingresos de ventas de robots cuadrúpedos y humanoides de Yushu Technology entre enero y septiembre de 2025 han crecido un 182.22% y 6.42 veces, respectivamente, lo que demuestra visualmente el potencial del mercado.

A pesar de este rápido desarrollo, también son evidentes las debilidades de China en la competencia global.

Varios expertos han señalado que la diferencia clave entre los robots humanoides en China y los del extranjero no está en la fabricación de hardware, sino en la acumulación de datos, la capacidad de generalización de los modelos y el asentamiento de tecnologías fundamentales, lo que se manifiesta en la falta de flexibilidad en los movimientos de los robots y en su capacidad de generalización.

Yuan Shuai opina que la diferencia entre los robots humanoides de China y los del extranjero se expresa en la flexibilidad de los movimientos y la capacidad de generalización, y que la raíz del problema radica en la tecnología subyacente, la acumulación de datos y la filosofía de investigación y desarrollo. Por ejemplo, el RoboCat de Google puede realizar movimientos flexibles y generalizados gracias a una larga acumulación técnica, especialmente en áreas como algoritmos de grandes modelos, fusión de sensores y control de dinámica robótica, apoyándose en una gran cantidad de datos de entrenamiento en múltiples escenarios, lo que permite a los robots tener capacidades de aprendizaje autónomo y adaptación al entorno.

Señaló que los productos nacionales actualmente se encuentran en la etapa de movimientos predefinidos y reproducción de escenarios fijos. La principal debilidad es la falta de datos de entrenamiento de escenarios reales de alta calidad y en gran escala, lo que limita la capacidad de generalización de los algoritmos; en segundo lugar, la dependencia de componentes clave como motores servos de alta precisión y sensores de fuerza importados, lo que restringe la precisión del movimiento y el nivel de percepción.

Gao Heng agregó que la verdadera diferencia radica en si se puede formar una interacción entre la acumulación de datos, los modelos, la ingeniería de sistemas y la capacidad de cierre de escenarios. Las empresas líderes en el extranjero tienen como objetivo crear robots inteligentes que puedan comprender el entorno y completar tareas de forma autónoma, y el núcleo de esto es desarrollar los robots como productos de datos sostenibles y en constante iteración. La capacidad de generalización es una capacidad compuesta; en China, no es que haya un retraso en una tecnología única, sino que los datos y los escenarios no han podido formar un ciclo de iteración, lo que obliga a los robots a ajustar parámetros solo en tareas únicas, dificultando la mejora de su inteligencia con el uso.

El conocido escritor financiero y director del Instituto de Investigación de Influencia de Tiao Yuan, Gao Chengyuan, afirmó que la diferencia central se concentra en la acumulación de datos y la capacidad de generalización de los modelos. En el extranjero, hay ventajas claras en el aprendizaje de transferencia de simulaciones a la realidad y en estrategias generales de múltiples tareas, estableciendo un ciclo de datos interescenario y capacidades de desarrollo de modelos básicos gracias a la inversión a largo plazo. En comparación, en China se sigue dominando en movimientos predefinidos, lo que esencialmente significa que hay una escasez de datos encarnados de alta calidad, y existe una brecha generacional en la capacidad de cálculo y la ingeniería de algoritmos requeridas para grandes modelos de extremo a extremo.

Yushu Technology también ha admitido que las tecnologías clave que aún necesitan superarse para la aplicación comercial a gran escala en escenarios industriales y domésticos incluyen la capacidad del gran modelo encarnado a nivel de “cerebro” y el nivel de precisión y durabilidad de la “mano hábil”. El principal desafío técnico sigue siendo que a nivel global, los grandes modelos encarnados se encuentran en una etapa temprana de desarrollo, con capacidades de generalización insuficientes.

Camino hacia la ruptura: rutas multidimensionales para mejorar las capacidades, equilibrar el desarrollo actual y futuro

Ante la insuficiencia en la acumulación de datos y escenarios, cómo mejorar la flexibilidad de los movimientos de los robots y su capacidad de generalización se ha convertido en el problema central que deben abordar las empresas nacionales para alcanzar a sus competidores.

Varios expertos, teniendo en cuenta la situación actual de la industria, han propuesto rutas de desarrollo que combinan practicidad y previsión, enfatizando al mismo tiempo que las empresas deben equilibrar la implementación a corto plazo y la investigación y desarrollo a largo plazo, utilizando los movimientos predefinidos como boleto de entrada y la capacidad de generalización como barrera central.

El investigador del Instituto de Ciencias Sociales de Beijing, Wang Peng, sugirió que las empresas nacionales podrían alcanzar a sus competidores a través de dos rutas: “anclaje de escena + reutilización de tecnología”. Por un lado, se centran en el cierre de datos en escenarios verticales, primero asegurando escenarios estandarizados como soldadura industrial y manipulación de materiales, obteniendo conjuntos de datos exclusivos a través de implementaciones a pequeña escala y entrenando modelos encarnados en áreas verticales; por otro lado, aprovechando la colaboración en un ecosistema de código abierto, impulsando el intercambio de datos interempresarial mediante el estándar industrial publicado por la Academia de Información y Comunicaciones, y llevando a cabo un entrenamiento conjunto de modelos generales basado en datos operativos de formato unificado.

Yuan Shuai sugirió seguir múltiples rutas simultáneamente, colaborando con instituciones de investigación y universidades, utilizando simulaciones y gemelos digitales para generar datos virtuales que se completen y se transfieran a escenarios reales, así como abrir interfaces para colaborar con los propietarios de escenarios en pruebas piloto, recopilando datos reales para iterar algoritmos; al mismo tiempo, impulsar el intercambio anónimo de datos de entrenamiento entre empresas, rompiendo islas de datos y aumentando la inversión en investigación y desarrollo de componentes clave, apoyando así los movimientos flexibles de los robots con avances en hardware.

Gao Heng propuso cuatro rutas prácticas: primero, obtener datos de escenarios reales, vinculando profundamente fábricas, almacenes y otros escenarios, permitiendo que los robots se integren en flujos de trabajo reales para acumular datos; segundo, iniciar con simulaciones y cerrar el circuito con máquinas reales, primero entrenando estrategias en entornos simulados y luego ajustando en escenarios reales, reduciendo los costos de entrenamiento; tercero, enfocarse en la generalización de tareas, centrando la atención en tareas de selección y manipulación para lograr generalización y así validar el valor comercial; y cuarto, establecer un sistema de datos y estándares compartidos en la industria para resolver problemas de uniformidad en interfaces y sistemas de evaluación, formando una iteración a nivel industrial.

Los expertos coinciden en que los movimientos predefinidos y la capacidad de generalización son igualmente importantes para el desarrollo de las empresas.

Wang Peng considera que, a corto plazo, los robots con movimientos predefinidos ya pueden cubrir la mayoría de las necesidades de escenarios industriales, y su costo es solo una fracción del de los robots con capacidad de generalización. Sin embargo, a largo plazo, la capacidad de generalización será la barrera central que determinará si las empresas pueden navegar a través de los ciclos industriales: a medida que se expandan escenarios no estandarizados como servicios domésticos y rescate de emergencia, los robots capaces de adaptarse al entorno de forma autónoma se convertirán gradualmente en la norma.

Gao Heng también está de acuerdo en que los movimientos predefinidos son el boleto de entrada de hoy, y la capacidad de generalización es el boleto para la final de mañana. Para las empresas, no se puede renunciar a la inversión a largo plazo en la capacidad de generalización solo porque hoy se puede ganar dinero con movimientos predefinidos; pero tampoco se puede descuidar los escenarios que se pueden implementar en el presente en busca de la generalización. Primero obtener pedidos, luego desarrollar inteligencia, esta es la ruta más realista.

Actualmente, el mercado de inteligencia encarnada de China ya representa la mitad del mercado global, y ha logrado aplicaciones en escenarios industriales y de emergencia. En el futuro, ¿qué tipo de escenario se convertirá en el punto de ruptura para la comercialización a gran escala de los robots humanoides en China?

Gao Chengyuan considera que la fabricación industrial será el primer punto de ruptura para la comercialización a gran escala en China, especialmente en escenarios como la fabricación de automóviles, el ensamblaje de productos electrónicos 3C y la logística de almacenamiento. La identificación de las necesidades del escenario debe realizarse en la línea del frente de la industria, construyendo laboratorios conjuntos con principales empresas manufactureras, comenzando por la sustitución de procesos específicos y expandiéndose gradualmente hacia la automatización de toda la línea. La clave para impulsar la fusión de la tecnología con los escenarios es establecer un mecanismo de retroalimentación que defina la “tecnología del escenario”, permitiendo que las demandas de las líneas de producción reales impulsen la iteración del hardware y la optimización de algoritmos, en lugar de que la tecnología avance primero en busca de un escenario.

De “competir” a “liderar globalmente”, China aún necesita romper los cuellos de botella clave en políticas, tecnología y ecosistema industrial.

Yuan Shuai sugiere que, a nivel de políticas, se debe fortalecer el apoyo y la inversión de capital, y mejorar la protección de la propiedad intelectual; en tecnología, centrar los esfuerzos en algoritmos de grandes modelos y componentes clave, mejorando la capacidad de aprendizaje autónomo y la capacidad de generalización de los robots; en el ecosistema industrial, reforzar la colaboración entre la cadena de suministro, acelerar la localización de componentes, profundizar la integración de producción, aprendizaje e investigación, y promover la conversión de resultados. Al mismo tiempo, también se debe participar activamente en la cooperación internacional y en la formulación de estándares globales para mejorar el poder de negociación en la industria, y finalmente construir un ecosistema industrial de inteligencia encarnada completo, logrando así el objetivo de liderazgo.